企業(yè)數(shù)字化的五個層次，你在哪一層？

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2023-06-12 10:22

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數(shù)字化到底能為企業(yè)產生什么價值？ 這是近幾年在我參與的研討會、課堂學習、企業(yè)培訓中，幾乎都會討論的一個議題。

最近，我又密集參加了幾場研討會，再次聽到了關于數(shù)字化戰(zhàn)略價值的諸多說法。這些研討會的分享者主要有四類。

第一類是政府部門的代表。 他們指出，數(shù)字化是必然趨勢，對企業(yè)的未來生存發(fā)展至關重要。不過，他們沒有告訴我們，數(shù)字化到底是什么？怎么做？能夠產生什么價值？

第二類是軟件廠商。 這些人說，他們的 ERP（企業(yè)資源規(guī)劃）、CRM（客戶關系管理）軟件是企業(yè)數(shù)字化的最佳選擇。 可是，這些軟件已經面市一二十年，怎么突然換了個身份，從支持業(yè)務操作的軟件變成了“讓企業(yè)變得更聰明的軟件”？

第三類是服務于大型企業(yè)的IT主管。 他們大都展示了一個非常復雜的架構圖，里面既有門店收銀、天貓、京東、移動App、官網商城等各種應用構成的前臺，也有ERP、WMS （倉庫管理系統(tǒng)）、TMS （運輸管理系統(tǒng)）、數(shù)據(jù)倉儲等諸多熟悉名詞匯聚的后臺，還有他們最喜歡談論的能夠整合后臺數(shù)據(jù)、賦能前臺運營的中臺。

第四類是來自不同行業(yè)的企業(yè)職能主管。 制造行業(yè)的分享者說，數(shù)字化可以提升產品生產效率和質量。零售行業(yè)的則說，數(shù)字化可以幫助獲客，做好客戶關系管理。顯然，他們都是從各自職能的視角出發(fā)的，好像安裝了相關系統(tǒng)，就完成了企業(yè)的數(shù)字化。

可見，上述各類分享者關于數(shù)字化或智能化的說法，就像是盲人摸象，每個人講的好像都很有道理，可是又不完全正確。那么，到底有沒有一個比較好的戰(zhàn)略思考框架，可以幫助企業(yè)審視自己的數(shù)字化做到了什么程度，還有沒有其他更有價值的應用機會？

企業(yè)數(shù)字化是分階段、分層次的

為了回答這個問題，我對國內外十余家大型企業(yè)的數(shù)字化路徑進行了研究，歸納出了一個企業(yè)數(shù)字化五階段模型。

利用這個戰(zhàn)略思考框架，你可以對自己企業(yè)所處的數(shù)字化階段或程度做出判斷，同時，可以清楚看到現(xiàn)階段還有哪些不足，以及接下來還可以朝哪些方向進一步提升，為企業(yè)創(chuàng)造更大的價值。

第一階段：數(shù)據(jù)連通

數(shù)據(jù)連通就是解決目前企業(yè)普遍存在的信息孤島或應用孤島的問題，也是企業(yè)數(shù)字化、智能化的基礎工作。

比如，在石化、煉鋼等連續(xù)型生產企業(yè)，生產流程中的很多過程控制系統(tǒng) （PCS）會實時收集各個生產單元的相關數(shù)據(jù)，如煉鋼爐內鐵水的溫度、壓力、雜質含量等。

在機械加工行業(yè)，需要了解生產線上加工設備的相關數(shù)據(jù)，如刀具、鉆具等的加工精度、耗損情況等。在零售行業(yè)，需要實時掌握終端的產品銷售等數(shù)據(jù)。

在倉儲物流行業(yè)，需要實時更新庫存進出等數(shù)據(jù)。在農業(yè)生產中，通過物聯(lián)網（IoT）隨時掌握農地和水塘的濕度、溫度、含氧量等數(shù)據(jù)。

所有這些通過各種方式采集的數(shù)據(jù)，會實時匯集到企業(yè)總部的控制室或老板的辦公室，并展示在一個非常壯觀的數(shù)據(jù)看板上。沒錯，如果你的企業(yè)完成了數(shù)據(jù)連通，最終就會展現(xiàn)在數(shù)據(jù)看板上。

雖然我并不反對將數(shù)據(jù)看板視為企業(yè)數(shù)字化的范疇，但是，當很多企業(yè)興奮地向我演示它們的數(shù)據(jù)看板，并且告訴我這就是它們數(shù)字化的成果時，我心里嘀咕著：這只是企業(yè)數(shù)字化最初級的工作，還完全不涉及任何智能化。

第 二階段：運營監(jiān)控

當數(shù)據(jù)匯集到企業(yè)總部時，企業(yè)需要立即對這些數(shù)據(jù)進行比對分析，以掌握業(yè)務運營過程是否發(fā)生異常現(xiàn)象。

比如，在煉鋼廠，煉鋼爐內的鐵水在溫度、壓力等指標上都是有一定標準的，數(shù)值過高或過低都會影響產品的質量。

在機械加工中，鉆孔的深度和位置需要實時與產品規(guī)格做比較，以判斷加工精度是否達標。

在零售行業(yè)，需要將單位小時的銷售數(shù)字做同比和環(huán)比分析，這樣才能判斷當天的銷售是否正常。

很多企業(yè)也會將這些異常信息展示在數(shù)據(jù)看板上。這時候，數(shù)據(jù)看板就成了展現(xiàn)企業(yè)初步智能化的可視化工具。你可能會問，都是將信息呈現(xiàn)在數(shù)據(jù)看板上，第二階段與第一階段的關鍵差異在哪里呢？

很簡單，第二階段開始具備發(fā)現(xiàn)異常的能力。在第一階段，數(shù)據(jù)看板只是展現(xiàn)當前的業(yè)務運營狀況，并沒有處理是否異常的相關問題。要判斷是否異常，可以用流程、工藝的標準作為比對基礎，比如在機械加工、農業(yè)生產中的應用場景。

但是，有些行業(yè)，比如零售行業(yè)、倉儲物流行業(yè)等，沒有流程、工藝標準，這時候，可以跟歷史數(shù)字或計劃數(shù)字進行比對。所以，第二階段比第一階段多做的是比對數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)差異，并提出警示。如果沒有做到這些，你的企業(yè)就仍然停留在第一階段。

第三階段：自主優(yōu)化

自主優(yōu)化開始涉及更多的智能化處理。在第二階段的數(shù)據(jù)比對中，一旦系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)當前業(yè)務運營存在異常，需要立即做出兩個動作：1. 進行診斷，找出原因；2. 制定調整方案或處方行動。

系統(tǒng)如何能夠自我診斷并提出調整方案呢？關鍵在于知識的積累。

還是以煉鋼廠為例，鐵礦石投入煉鋼爐加熱，到了該出鐵水的時間，但對煉鋼爐傳感器所采集的數(shù)據(jù)進行比對后，發(fā)現(xiàn)爐內鐵水的溫度或雜質含量沒有達標，原因是這次加工冶煉的鐵礦石成分跟以往不同。這時候，系統(tǒng)可能會給出這樣的調整方案：延長加熱時間，或者添加某些助溶劑去除雜質。

同樣，在機械加工中，會通過傳感器測量鉆孔的位置和深度，如果傳感器回傳的數(shù)據(jù)跟標準存在誤差，系統(tǒng)就會提示調整鉆頭的位置，再進行加工。

生產制造中的問題判定和調整方案，因為有固定的操作標準作為依據(jù)，相對來說容易實現(xiàn)自主優(yōu)化。而商業(yè)上的自動化則較難標準化。這時候，系統(tǒng)需要對業(yè)務行為的因果關系進行解構，了解數(shù)值變化中的機理，才能做出正確的判斷。

例如，對線上線下的銷售成績進行監(jiān)控，一般都可以采用電商行業(yè)的常用指標——GMV （商品交易總額），進一步拆解的話，就是GMV = UV × CVR × ASP。

其中，UV表示來客數(shù)，就是有多少客戶進入線下門店，或者有多少客戶訪問線上店鋪；CVR表示轉化率，就是進入門店或訪問店鋪的客戶中，有多少人最后完成了購買行為；ASP表示平均客單價，就是有購買行為的客戶平均花了多少錢。

假設要監(jiān)控上午10點到11點線上或線下的營業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)同昨天相比，今天這個時段的GMV下滑了。

如果進一步分析發(fā)現(xiàn)，CVR和ASP沒有變化，UV降低了，那么基本可以判斷出今天該時段GMV下滑的主要原因是來客數(shù)減少了。如果要進行干預，系統(tǒng)可能給出的方案是，對于線下場景，讓店員到店外發(fā)傳單，提高引流到店的人數(shù)；對于線上場景，加大關鍵字搜索等互聯(lián)網廣告的投放。

如果分析發(fā)現(xiàn)是CVR出現(xiàn)下降，那么無論是線上還是線下銷售場景，可能的調整方案都是降低主要陳列產品的價格，或者更換用于引流的“鉤子”產品，以提高客戶購買的意愿，這樣CVR才能回升。

如果是ASP出現(xiàn)下降，可能就需要推出滿減活動或捆綁套餐，讓客戶能夠一次性購買更多產品，提高客單價。上述這些方案一旦實行，數(shù)據(jù)系統(tǒng)仍需要持續(xù)監(jiān)控銷售狀況，以確定銷售下滑的問題得到解決。

在零售行業(yè)的客戶運營管理上，這種自主優(yōu)化也極為重要。我曾管理一家大型連鎖便利店企業(yè)，我們擁有6000萬會員，需要制定一些規(guī)則來監(jiān)控客戶行為，一旦發(fā)現(xiàn)某些客戶有流失傾向，就需要立即采取行動。

從6000萬會員數(shù)量來看，我們不可能讓市場營銷人員每天手工做分析，找出哪些人正在流失。我們采取的做法是，將每位會員最近來店的時間間隔與過去3個月平均時間間隔進行比對。

比如，某位會員過去3個月來店12次，就表示他差不多每周都會來店1次。如果他最近一次來店時間已經過去7天，他應該要來店了，卻沒有來，我們就會分析他的消費類型。

如果確定他經常會消失一兩周做出差旅行，那么這次過了一周還沒來店，也算正常。如果他不是經常出差旅行，我們可能就需要給他發(fā)送激活邀請，比如告訴他今天來店買咖啡可以獲得2元優(yōu)惠，或者今天中午12點半后來店買盒飯可以七五折優(yōu)惠。

至于到底建議他買咖啡還是盒飯，以及應當給予多少優(yōu)惠，就取決于在過往消費記錄中，他對哪種商品的消費更為頻繁，以及他對價格的敏感度如何。

當然，無論是數(shù)據(jù)采集、異常判斷，還是提出方案、效果反饋，這些操作都是數(shù)據(jù)系統(tǒng)自動處理完成的。如果你們的業(yè)務流程也能夠做到這樣的智能化處理與經驗學習，就說明你們在業(yè)務環(huán)節(jié)上已經達到了自主優(yōu)化的程度。

第四階段：智能企業(yè)

在前一階段，企業(yè)數(shù)字化的重點是，針對企業(yè)的生產制造、市場營銷、物流配送等環(huán)節(jié)中的一部分進行高效的數(shù)據(jù)采集和應用，目的是達到局部的最優(yōu)化。

比如，在企業(yè)的生產制造環(huán)節(jié)，不同工作單元或工作站通過實時數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、調整反饋，實現(xiàn)更好的產品質量、更高效的產出。但是，這些操作都限制在比較小的范圍，無法讓整個生產流程做到全面最優(yōu)化。怎么辦？

我們需要將工廠內所有生產單元的過程控制數(shù)據(jù)集中存放到云端服務器，進行整合應用，從而實現(xiàn)整個工廠的最優(yōu)化。

同理，我們把企業(yè)市場營銷環(huán)節(jié)的客戶標簽、客戶行為變化、精準營銷案例等數(shù)據(jù)，銷售環(huán)節(jié)的交易、訂單、庫存、發(fā)貨等數(shù)據(jù)，供應鏈環(huán)節(jié)的供應商產品、可供貨狀況、質量、價格等數(shù)據(jù)，倉儲物流環(huán)節(jié)的庫存、可用車輛、路線派遣等數(shù)據(jù)，也都存放到云端。

這時候，我們可以看到，云端的所有數(shù)據(jù)完整映射了企業(yè)實體的采購、供應、生產、物流、市場、銷售、服務等各個環(huán)節(jié)的真實狀態(tài)。通過建立數(shù)據(jù)模型，我們將這些跨部門的數(shù)據(jù)進行整合應用，就能夠使企業(yè)整體的效率達到最佳。

這種將整個價值鏈的實體操作狀態(tài)數(shù)據(jù)傳送到云端，在云端通過數(shù)據(jù)模型建立所有環(huán)節(jié)之間關系的數(shù)字化模型與數(shù)據(jù)應用，我們稱之為CPS （信息物理系統(tǒng)）。

有人可能會說，CPS不就是工業(yè)4.0的標準架構嗎？它也可以應用在非生產制造型企業(yè)嗎？當然可以！工業(yè)4.0的目標就是要達成企業(yè)智能化，它定義出虛實整合的架構，也定義了不同領域企業(yè)、不同層級數(shù)據(jù)傳輸?shù)臉藴剩覀冎恍枰趹脮r考慮所在行業(yè)的具體場景。

我曾發(fā)表過一篇《上汽大通：C2B數(shù)字化修煉之路》，上汽大通通過前端的蜘蛛智選App獲取客戶個性化的購車訂單，在確認客戶訂單的同時，蜘蛛智選即可告訴客戶什么時候能夠交車。

之所以能夠做到這一點，就是因為上汽大通將客戶訂單需求、生產排程、原材料供應等整個價值鏈的數(shù)據(jù)完全打通，這是一個典型的企業(yè)級別的智能化案例。

再看一個工程機械企業(yè)的案例。卡特彼勒是一家全球知名的工程設備公司，它在自己生產的工程設備上安裝了傳感器，可以將設備在使用過程中的狀態(tài)數(shù)據(jù)實時回傳，然后根據(jù)這些數(shù)據(jù)安排設備維修、零部件更換等。

基于此，卡特彼勒將自己的商業(yè)模式從銷售工程設備轉型為提供按設備使用時間付費的工程服務。

對于客戶來說，由于工程設備不是自己購買的，就不需要花精力做維修保養(yǎng)，更不需要擔心因為設備維修保養(yǎng)而影響設備可用率和工期。

對于卡特彼勒來說，同一臺設備可以提供給多個客戶使用，實際總收費增加了，而且可以主動安排設備維修，就不需要擔心客戶突然把設備送廠維修，而廠內的維修工位或技師都沒空的尷尬情況，維修效率因此可以大幅提升，維修人員成本也可以顯著降低。這就是打通數(shù)據(jù)鏈后可以實現(xiàn)的智慧型企業(yè)。

第五階段：生態(tài)整合

前一階段的智慧型企業(yè)看起來已經發(fā)展到了數(shù)字化的極致，下一步還能做什么呢？

想一想，當你面對客戶時，在很多情況下，是不是需要其他企業(yè)配合協(xié)作？這種分工協(xié)作就產生了一個時髦的詞——生態(tài)圈。其實，生態(tài)圈現(xiàn)象由來已久，嚴格來說，幾乎所有企業(yè)都存在于某個生態(tài)圈之中，只是過去缺乏信息對接，使得原本彼此緊密的關系鏈被切斷了。

例如，生產冰箱、電視機的家電企業(yè)與生產芯片的企業(yè)有沒有關系？家電企業(yè)與各地的購物中心、百貨商場有沒有關系？當然有關系，因為家電企業(yè)的上游就有芯片企業(yè)，下游就有百貨商場。

你會說確實有關系，可是不緊密啊。是的，在平時你確實感覺不到它們之間關系緊密，但在出現(xiàn)芯片短缺時你還感覺不到嗎？這就是為什么美國封鎖半導體供應鏈時，其破壞力可能殃及全球各地的各種行業(yè)，因為全球供應鏈就是一個生態(tài)圈。

我們平時在網上購物，下單后會開始關注商家什么時候發(fā)貨、什么時候能收到貨，這就形成了一個由電商平臺、銷售產品的商家、物流企業(yè)構成的生態(tài)圈。

商家通過電商平臺接收到訂單，然后將訂單信息傳送給自己的倉儲中心，倉庫揀貨后將物流企業(yè)的快遞單號掃入自己的倉庫管理系統(tǒng)，這時候，我們就可以查詢到訂單發(fā)貨以及后續(xù)的物流中轉實時信息。

在過去，由于缺乏信息整合，下單后一直到送貨上門的整個流程是無法可視化的，但是通過生態(tài)圈的數(shù)據(jù)打通，全程可視化就變得很容易。

應用五階段模型的注意點

企業(yè)數(shù)字化五階段模型是根據(jù)眾多案例實踐和調研總結而成的經驗法則，我們在應用這個模型時需要了解和關注它的三個特點。

1. 發(fā)展連續(xù)性

數(shù)據(jù)采集是所有企業(yè)數(shù)字化、智能化的基礎。有了數(shù)據(jù)采集和連通，企業(yè)價值鏈環(huán)節(jié)才可能實現(xiàn)局部的運營監(jiān)控。能夠監(jiān)控，才可能發(fā)現(xiàn)問題，做出調整，實現(xiàn)自主優(yōu)化。等到所有環(huán)節(jié)都能做到自主優(yōu)化，整個企業(yè)就實現(xiàn)了智能化。當一個生態(tài)圈內的每個企業(yè)都智能化了，整個生態(tài)圈也就智能化了。

可見，數(shù)字化是一個連續(xù)發(fā)展的歷程，各個階段不能斷開，也不能跳躍式推進，必須實實在在地一個階段一個階段向前走，才能積累出強大的數(shù)字能力。

就我所觀察的國內大型企業(yè)來看，無論是生產制造企業(yè)、物流供應鏈企業(yè)，還是零售企業(yè)，大部分都已經能夠實時采集數(shù)據(jù)。

當然，在一些傳統(tǒng)大型制造企業(yè)，仍然有許多舊型號的生產設備無法進行實時的數(shù)據(jù)采集，所以應該持續(xù)更新這些生產設備，或者給它們加裝可以采集數(shù)據(jù)的物聯(lián)網設備。對于中小型制造企業(yè)，則有更多的生產設備有待升級。

零售行業(yè)也存在類似的狀況。大型零售企業(yè)在前端大都已經采用智慧型收銀系統(tǒng) （POS），而中小型零售企業(yè)相對滯后，仍無法實時采集銷售數(shù)據(jù)。

2. 覆蓋延展性

從企業(yè)數(shù)字化五階段模型可以看出，數(shù)字化的前三個階段都聚焦在價值鏈環(huán)節(jié)的局部功能上，第四階段開始關注整個價值鏈的數(shù)據(jù)整合和應用，到了第五階段甚至超越了企業(yè)的邊界，擴展到整個生態(tài)圈。

所以，企業(yè)數(shù)字化的覆蓋范圍是具有延展性的，企業(yè)在規(guī)劃自己的數(shù)字化進程時，需要從小到大逐步擴大范圍。

3. 價值遞增性

在企業(yè)數(shù)字化五階段模型中，對于作為基礎的數(shù)據(jù)采集，還無法計算其價值，因為數(shù)據(jù)還沒有加以利用。但是，從第二階段開始，通過數(shù)據(jù)比對分析，能夠對企業(yè)運營中出現(xiàn)的問題提出警示。

到了第三階段，能夠幫助制定方案，排除問題，比如在生產環(huán)節(jié)確保產品質量，在物流環(huán)節(jié)提高效率，在銷售環(huán)節(jié)避免客戶流失。

在第四階段，因為整合了價值鏈所有環(huán)節(jié)的信息，就能夠全面提升企業(yè)的運營效益，甚至實現(xiàn)商業(yè)模式創(chuàng)新，快速提升企業(yè)的競爭力和獲利能力（比如卡特彼勒的案例）。

到了第五階段，產生的價值更大，因為企業(yè)能夠更有效地利用外部資源加強對客戶的覆蓋，提升客戶價值。所以，在企業(yè)數(shù)字化五階段模型中，越到后面的階段，數(shù)字化價值就越大。

隨著人工智能、物聯(lián)網、云計算、移動互聯(lián)網等技術的迭代創(chuàng)新，技術對企業(yè)數(shù)字化賦能的能力更加顯著。

面對未來的發(fā)展與競爭，企業(yè)勢必要在數(shù)字技術應用上做更多的投入，才能更有效地連接內外部資源，給客戶提供更有價值的服務，創(chuàng)造自身更強大的競爭力。

本文提出的企業(yè)數(shù)字化五階段模型，在生產制造、物流、零售、醫(yī)療大健康等行業(yè)，已經有了很多成功案例。你不妨試著用這個模型思考一下，自己企業(yè)的數(shù)字化到了什么階段，未來可以怎么走。

本文來自微信公眾號“ToB行業(yè)頭條”（ID:wwwqifu），作者：胡興民，36氪經授權發(fā)布。

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原文標題：企業(yè)數(shù)字化的五個層次，你在哪一層？

本文由作者原創(chuàng)發(fā)布于36氪企服點評；未經許可，禁止轉載。

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